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 * @lc app=leetcode.cn id=146 lang=cpp
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 * [146] LRU 缓存
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 * https://leetcode.cn/problems/lru-cache/description/
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 * algorithms
 * Medium (52.96%)
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 * Total Accepted:    371.9K
 * Total Submissions: 702.1K
 * Testcase Example:  '["LRUCache","put","put","get","put","get","put","get","get","get"]\n' +
  '[[2],[1,1],[2,2],[1],[3,3],[2],[4,4],[1],[3],[4]]'
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 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
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 * 实现 LRUCache 类：
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 * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组
 * key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
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 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
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 * 示例：
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 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
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 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
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 * 提示：
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 * 1 <= capacity <= 3000
 * 0 <= key <= 10000
 * 0 <= value <= 10^5
 * 最多调用 2 * 10^5 次 get 和 put
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 */

// @lc code=start
#include <iostream>
#include <queue>
#include <unordered_map>
using namespace std;
struct DLinkedNode {
    int key, value;
    DLinkedNode *prev;
    DLinkedNode *next;
    DLinkedNode() : key(0), value(0), prev(nullptr), next(nullptr) {}
    DLinkedNode(int _key, int _value) : key(_key), value(_value), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};

class LRUCache {
private:
    unordered_map<int, DLinkedNode *> cache;
    DLinkedNode *head;
    DLinkedNode *tail;
    int size;
    int capacity;

public:
    LRUCache(int capacity) : capacity(capacity), size(0) {
        // 使用伪头部和伪尾部节点
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        head->next = tail;
        tail->prev = head;
    }

    int get(int key) {
        if (!cache.count(key)) {
            return -1;
        }
        // 如果key存在，先通过hash定位，再移到头部
        DLinkedNode *node = cache[key];
        moveToHead(node);
        return node->value;
    }

    void put(int key, int value) {
        if (!cache.count(key)) {
            // 如果key不存在，创建一个新的节点
            DLinkedNode *node = new DLinkedNode(key, value);
            // 添加进hash表
            cache[key] = node;
            // 添加至双向链表的头部
            addToHead(node);
            ++size;
            if (size > capacity) {
                // 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
                DLinkedNode *removed = removeTail();
                cache.erase(removed->key);
                // 防止内存泄露
                delete removed;
                --size;
            }
        }
        else {
            // 如果key存在，先通过hash表定位，再修改value，并移到头部
            DLinkedNode *node = cache[key];
            node->value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }

    void addToHead(DLinkedNode *node) {
        node->prev = head;
        node->next = head->next;
        head->next->prev = node;
        head->next = node;
    }

    void removeNode(DLinkedNode *node) {
        node->prev->next = node->next;
        node->next->prev = node->prev;
    }

    void moveToHead(DLinkedNode *node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    DLinkedNode *removeTail() {
        DLinkedNode *node = tail->prev;
        removeNode(node);
        return node;
    }
};

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache* obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj->get(key);
 * obj->put(key,value);
 */
// @lc code=end
